在本文中，我们考虑了采用差分法估算未知输入的动态系统的状态。 我们提出了一种均方误差意义上的最优算法。 与传统算法相比，新算法显示出了良好的性能，并且计算量更少。 此外，数值算例表明，即使输入未知的初始值错误，新算法仍然可以很好地工作。

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在线回归 在线学习算法不限于分类问题。 内核 adatron 算法的更新规则还建议了用于创建优化的在线版本的通用方法。 使内核 adatron 算法的第一次更新等价于 αi ← αi + ∂W(α) ∂αi 使其成为一种简单的梯度上升算法，并通过修正来确保满足附加约束。 例如，如果我们将相同的方法应用于支持向量回归算法的线性 ε 不敏感损失版本。 支持向量机的优点之一，支持向量回归作为它的一部分，它可以用来避免在高维特征空间中使用线性函数的困难，并将优化问题转化为对偶凸二次规划。 在回归情况下，损失函数用于惩罚大于阈值 - 的错误。 这种损失函数通常会导致决策规则的稀疏表示，从而带来显着的算法和表示优势。 参考： 模式分析的内核方法作者：John Shawe-Taylor & Nello Cristianini http://kernelsvm.tripod.com/

ActivityTestRule 可以提供 Single Activity 做 Functional Test 的 @Rule 他會在 第一個 @Before、@Test 開始前就被啟動，在 @Test , 最後一個 @After 結束之後被終止。 這就解釋了為何只是宣告 ActivityTestRule 過後，不需使用 ActivityTestRule.launch(); 之類的程式碼，它就可以自己在整個測試過程中運行並讓我們直接操控 Activity 了。

解决Android 17 升级到 android 29 遇到的一系列的问题 以后动态申请权限时找不到checkSelfPermission()的问题

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向已接受字符数组作为输入的函数添加字符串支持的常用方法是将输入字符串数组转换为字符向量或字符向量元胞数组。 convertStringsToChars 和 convertContainedStringsToChars 函数将字符串数组转换为字符向量或字符向量元胞数组，同时保持其他输入参数不变。 R2017a中发布了convertStringsToChars函数，R2018b中发布了convertContainedStringsToChars。 convertStringsToChars 和 convertContainedStringsToChars 的这种实现有助于编写适用于所有 MATLAB 版本的函数。 这包括早于 R2016b 中字符串数据类型发布的版本。 示例用法： a = convertStringsToChars("行李组合") 一 = '行李组合' a = co

MIT SVM 资料.里面有一个人脸识别的应用。